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組距分組
鎖定
- 中文名
- 組距分組
- 外文名
- Interval Grouping
- 拼 音
- Zǔ jù fēn zǔ
- 隸 屬
- 數理科學
- 學 科
- 統計學
- 類 別
- 數值型數據分組的基本形式
組距分組基本內容
組距分組是將全部變量值依次劃分為若干個區間,並將這一區間的變量值作為一組。組距分組是數值型數據分組的基本形式。
組距分組步驟
1. 確定組數。一組數據的組數一般與數據本身的特點及數據的多少有關。由於分組的目的之一是為了觀察數據分佈的特徵,因此組數的多少應適中。如組數太少,數據的分佈就會過於集中,組數太多,數據的分佈就會過於分散,這都不便於觀察數據分佈的特徵和規律。組數的確定應以能夠顯示數據的分佈特徵和規律為目的。
3.根據分組整理成頻數分佈表。
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組距分組原則
採用組距分組時,需要遵循“不重不漏”的原則。“不重”是指一項數據只能分在其中的某一組,不能在其他組中重複出現;“不漏”是指組別能夠窮盡,即在所分的全部組別中每項數據都能分在其中的某一組,不能遺漏。
為解決“不重”的問題,統計分組時習慣上規定“上組限不在內”,即當相鄰兩組的上下限重疊時,恰好等於某一組上限的變量值不算在本組內,而計算在下一組內。而對於連續變量,可以採取相鄰兩組組限重疊的方法,根據“上組限不在內”的規定解決不重的問題,也可以對一個組的上限值採用小數點的形式,小數點的位數根據所要求的精度具體確定。例如,對零件尺寸可以分組為10-11.99、12-13.99、14-15.99,等等。
在組距分組中,如果全部數據中的最大值和最小值與其他數據相差懸殊,為避免出現空白組(即沒有變量值的組)或個別極端值被漏掉,第一組和最後一組可以採取“××以下”及“××以上”這樣的開口組。開口組通常以相鄰組的組距作為其組距。為了統計分析的需要,有時需要觀察某一數值以下或某一數值以上的頻數或頻率之和,還可以計算出累積頻數或累積頻率。
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組距分組應用
統計整理是對調查過程中得到的大量統計資料加工整理、彙總、列表的過程,處於統計工作的中間環節,起着承前啓後的作用。編制組距變量數列是數據整理過程中的一個關鍵環節,它不僅直接影響統計資料整理的科學性和準確性,而且最終影響着統計分析結果的真實性。
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